1️⃣ 概念及特征

Java的Stream流是在Java 8中引入的一种用于处理集合数据的功能强大且易于使用的工具，旨在简化集合框架的操作。它的设计目的是为了提供一种更简洁、更灵活和更可读的方式来处理集合数据。

在之前，我们通常使用迭代器或循环来遍历和操作集合元素，这种方式容易出错且代码冗长。Java 8通过引入Stream流来解决这个问题，提供了一种函数式编程风格的集合操作方法。

Stream流是对集合进行操作的高级抽象，可以将集合看作是一种源（source），而Stream表示这个源上进行的计算操作序列。 通过使用Stream API，我们可以以流水线方式处理数据，并进行各种转换和聚合操作。

在Java中，Stream流分为两种类型：

• 流(Stream)：表示顺序流，按照数据源的顺序进行操作，适用于串行操作。
• 并行流(ParallelStream)：表示并行流，可以同时对数据源的多个元素进行操作，适用于并行计算。

Stream流具有以下特点：

• 流是一次性的：流不会保存元素，它仅仅描述了操作的序列，并且在执行聚合操作之后就被消耗掉了。即使我们对一个流执行多个操作，每个操作也只会在需要输出结果时才会执行，并且在执行完毕后，流不能再次使用。这与传统的集合不同，集合可以随时进行增删元素的操作；
• 流是无状态的：流的操作不会修改原始数据结构，而是通过创建一个新的流来执行操作，并最终返回一个结果。原始数据结构保持不变。这种无状态的特性使得流操作可以并行处理数据，不用担心多线程下的数据竞争问题；
• 流是延迟执行的：流的操作被称为延迟执行，也就是说，在流的聚合操作被触发之前，中间操作不会立即执行。这意味着我们可以先构建一个复杂的流操作链，然后在需要结果的时候才触发最终的操作。这种延迟执行的机制有助于优化性能，避免不必要的计算。

Stream流的实现原理主要基于迭代器和函数式编程的思想。在内部迭代的过程中，流通过一系列操作进行链式处理，将每个元素传递给下一个操作，并最终生成结果。

在并行流的情况下，流将输入数据分成多个小块，分配给不同的线程并行处理。处理完后，再合并结果并返回。

2️⃣ 优势和缺点

Stream流具有以下优点：

• 简洁：使用流的聚合操作可以极大地减少代码量；
• 高效：流的并行操作可以利用多核处理器提高运行效率；
• 函数式编程：流的操作方法遵循函数式编程的思想，使代码更加简洁、易读和可维护；
• 可复用：可以使用复合操作将多个流操作链在一起。

然而，Stream流也有一些缺点：

• 可读性降低：对于复杂的操作，使用Stream可能比传统的循环方式可读性稍差；
• 一次性使用：一旦流被使用过，就不能再次使用，需要重新创建一个新的流；
• 可能会影响性能：虽然并行流可以提高运行效率，但在某些情况下，额外的分组和合并操作可能会造成性能下降。
  
  

3️⃣ 使用

3.1 语法

Stream提供了两种类型的操作：中间操作和终端操作。中间操作用于链式调用，并可以有多个，而终端操作是触发计算的地方。

而使用Stream主要分为三个步骤：

• 创建流：也即获取一个Stream对象，可以通过集合、数组或者其他方式创建一个Stream。如可以使用Stream.of()方法创建流；
• 进行中间操作：对Stream进行连续的中间操作，包括过滤、映射、排序、去重等处理。如可以使用forEach()方法遍历流中的元素，并使用filter()、map()、sorted()等方法对流进行操作；
• 执行终结操作：最后使用一个终结操作来触发计算并产生结果，如收集、聚合、遍历等。如可以使用reduce()方法进行元素的归约操作，使用collect()方法进行元素的收集操作。
  
  

3.2 常用API详解

Stream API提供了丰富的操作方法，可根据不同的需求灵活选择。常用的操作API有：

• Intermediate操作：如filter()、map()、sorted()，用于对元素进行筛选、映射、排序等操作。
• Terminal操作：如forEach()、count()、collect()，用于对流进行最终的输出、统计和收集操作。
• Short-circuiting操作：如findFirst()、anyMatch()、allMatch()，用于在满足条件时立即终止流的操作。

以下是一些Stream操作API详情列表：

类型	方法	作用
中间操作	filter(Predicate)	过滤符合条件的元素
	map(Function)	对每个元素应用转换函数
	flatMap(Function)	将每个元素转换成Stream对象，然后将所有的Stream连接成一个Stream
	distinct()	去除重复的元素
	sorted([Comparator])	排序元素，默认为自然排序
	limit(n)	截取指定数量的元素
	skip(n)	跳过指定数量的元素
	peek(Consumer)	对每个元素执行操作，不影响流中的其他元素
	takeWhile(Predicate)	从开头开始连续取元素满足指定条件，直到遇到不满足条件的元素
	dropWhile(Predicate)	从开头开始连续跳过元素满足指定条件，直到遇到不满足条件的元素
终结操作	collect(Collector)	将流转换为集合或其他数据结构
	forEach(Consumer)	遍历流中的元素，并对其执行操作
	reduce(BinaryOperator)	使用给定的二元操作符将元素归约成一个值
	max([Comparator])	找出流中的最大值
	min([Comparator])	找出流中的最小值
	toArray()	将流中的元素转换为数组
	count()	统计流中的元素数量
	findFirst()	返回满足条件的第一个元素
	findAny()	返回任意满足条件的元素
	anyMatch(Predicate)	判断流中是否存在任意一个元素满足给定条件
	allMatch(Predicate)	判断流中所有元素是否都满足给定条件
	noneMatch(Predicate)	判断流中是否没有任何元素满足给定条件

3.3 案例

下面是一个简单的Java程序，演示了上述所有方法的使用：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamOperationsDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含整数的集合
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5);

        // filter: 过滤掉大于3的元素
        List<Integer> filteredList = numbers.stream()
                .filter(num -> num <= 3)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Filtered List: " + filteredList);

        // map: 将每个元素乘以2
        List<Integer> mappedList = numbers.stream()
                .map(num -> num * 2)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Mapped List: " + mappedList);
        
        // flatMap: 将每个元素转换成Stream对象，然后将所有的Stream连接成一个Stream
        List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World");
        List<String> flatMappedList = words.stream()
                .flatMap(word -> Arrays.stream(word.split("")))
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("FlatMapped List: " + flatMappedList);

        // distinct: 去除重复的元素
        List<Integer> distinctList = numbers.stream()
                .distinct()
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Distinct List: " + distinctList);

        // sorted: 对元素进行排序
        List<Integer> sortedList = numbers.stream()
                .sorted()
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Sorted List: " + sortedList);

        // limit: 截取指定数量的元素
        List<Integer> limitedList = numbers.stream()
                .limit(3)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Limited List: " + limitedList);

        // skip: 跳过指定数量的元素
        List<Integer> skippedList = numbers.stream()
                .skip(3)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Skipped List: " + skippedList);

        // peek: 对每个元素执行操作，不影响流中的其他元素
        List<Integer> peekedList = numbers.stream()
                .peek(num -> System.out.println("Peeking element: " + num))
                .collect(Collectors.toList());

        // takeWhile: 从开头开始连续取元素满足条件，直到遇到不满足条件的元素
        List<Integer> takenList = numbers.stream()
                .takeWhile(num -> num < 4)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Taken List: " + takenList);

        // dropWhile: 从开头开始连续跳过元素满足条件，直到遇到不满足条件的元素
        List<Integer> droppedList = numbers.stream()
                .dropWhile(num -> num < 4)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Dropped List: " + droppedList);

        // collect: 将流转换为集合或其他数据结构
        List<Integer> collectedList = numbers.stream()
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println("Collected List: " + collectedList);

        // forEach: 遍历流中的元素，并对其执行操作
        numbers.stream()
                .forEach(System.out::println);

        // reduce: 使用给定的二元操作符将元素归约成一个值
        int sum = numbers.stream()
                .reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println("Sum: " + sum);

        // max: 找出流中的最大值
        int max = numbers.stream()
                .max(Integer::compare)
                .orElse(-1);
        System.out.println("Max: " + max);

        // min: 找出流中的最小值
        int min = numbers.stream()
                .min(Integer::compare)
                .orElse(-1);
        System.out.println("Min: " + min);

        // toArray: 将流中的元素转换为数组
        Integer[] array = numbers.stream()
                .toArray(Integer[]::new);
        System.out.println("Array: " + Arrays.toString(array));

        // count: 统计流中的元素数量
        long count = numbers.stream()
                .count();
        System.out.println("Count: " + count);

        // findFirst: 返回满足条件的第一个元素
        int first = numbers.stream()
                .findFirst()
                .orElse(-1);
        System.out.println("First: " + first);

        // findAny: 返回任意满足条件的元素
        int any = numbers.stream()
                .findAny()
                .orElse(-1);
        System.out.println("Any: " + any);

        // anyMatch: 判断流中是否存在任意一个元素满足给定条件
        boolean anyMatch = numbers.stream()
                .anyMatch(num -> num % 2 == 0);
        System.out.println("Any Match: " + anyMatch);

        // allMatch: 判断流中所有元素是否都满足给定条件
        boolean allMatch = numbers.stream()
                .allMatch(num -> num % 2 == 0);
        System.out.println("All Match: " + allMatch);

        // noneMatch: 判断流中是否没有任何元素满足给定条件
        boolean noneMatch = numbers.stream()
                .noneMatch(num -> num > 10);
        System.out.println("None Match: " + noneMatch);
    }
}

这个程序演示了如何使用Stream的中间操作和终端操作。

程序的运行结果如下：

Filtered List: [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Mapped List: [2, 4, 6, 8, 10, 2, 4, 6, 8, 10]
FlatMapped List: [H, e, l, l, o, W, o, r, l, d]
Distinct List: [1, 2, 3, 4, 5]
Sorted List: [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5]
Limited List: [1, 2, 3]
Skipped List: [4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
Peeking element: 1
Peeking element: 2
Peeking element: 3
Peeking element: 4
Peeking element: 5
Peeking element: 1
Peeking element: 2
Peeking element: 3
Peeking element: 4
Peeking element: 5
Taken List: [1, 2, 3]
Dropped List: [4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
Collected List: [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
Sum: 30
Max: 5
Min: 1
Array: [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
Count: 10
First: 1
Any: 1
Any Match: true
All Match: false
None Match: true

4️⃣ 应用场景

Stream流广泛应用于数据处理、集合操作、并行计算等场景。它可以使代码更简洁、易读和具有可维护性，同时充分发挥多核处理器的计算能力。如下：

• 数据分析：根据条件过滤出需要的数据，并进行统计、汇总或生成报表；
• 数据处理：对大规模、复杂的数据集合进行筛选、转换、排序以及聚合和分组等；
• 数据查询：通过多个中间操作构建复杂的查询条件，获取符合要求的数据；
• 并行处理：在多核处理器上可利用parallel方法实现并行处理大批量数据，提高系统的处理性能。

例如，对于一个电商平台的订单数据，我们可以使用流来实现以下功能：

• 筛选出所有金额大于1000的订单；
• 将订单按照金额从高到低进行排序；
• 获取前5个订单的信息；
• …
  
  

5️⃣ 使用技巧

要使用流，首先需要从数据源创建一个流，然后通过一系列的中间操作和终端操作来对流进行处理和操作。

在使用流时，可以注意以下几点优化技巧：

• 合理选择流的类型，根据实际情况选择顺序流或并行流，对于大数据集合，考虑使用并行流以提高性能；
• 尽量减少中间操作的数量，合并多个操作可以减少迭代次数；
• 尽量避免使用短路操作，以充分发挥并行流的优势；
• 使用延迟执行的特性，只在需要获取结果时触发终端操作。
  
  

6️⃣ 并行流 ParallelStream

并行流（ParallelStream）允许在多线程环境下并发地执行操作，从而提高处理大数据集的效率。

ParallelStream类在Java中没有特有的方法。它与普通的Stream类具有相同的操作方法，可以使用 filter、map、flatMap、distinct、sorted、limit、skip、peek 等方法。这些方法可以在并行流上执行，并发地处理数据。并行流会自动将数据分成多个部分，并在多个线程上同时进行处理，加快了处理速度。

需要注意的是，在使用并行流时，应该要注意线程安全和性能问题。如果并行执行的操作具有共享状态、副作用或依赖于元素之间的顺序，那么可能会导致不正确的结果。并行流适用于对大量元素进行计算密集型操作，但并不适用于有状态或依赖前后元素的操作。因此，在使用并行流时，需要确保操作的可靠性，并在必要时使用同步措施来保证线程安全。

除了以上普通的Stream操作方法，在并行流中还可以使用.parallel()和.sequential()方法切换并行流和顺序流的操作模式。.parallel()方法将流转换为并行流，允许并发地对元素进行操作。而.sequential()方法则将并行流转回为顺序流，仅使用单线程顺序地处理元素。

🌾 总结

Java Stream流为我们提供了一种简洁而强大的方式来操作数据集合。它具有许多优点，如简化操作、惰性求值和并行处理。同时也有一些缺点，如学习成本稍高和可读性稍差。然而，在正确使用和优化Stream的情况下，可以极大地提高代码的可读性和维护性，并实现更高效的数据处理与计算。

通过使用流，我们可以以更直观、简洁的方式对数据进行处理和操作，并发挥多核处理器的计算能力。

然而，使用流也需要注意数据量、性能和适用场景等因素。最重要的是根据具体情况选择合适的流类型，并根据实际需求合理组合流的操作，以实现更高效、可读性更好的代码。

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